买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西南林业大学申请的专利一种融合点面异构遥感数据反演乔木可燃物载量的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121639701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610164612.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种融合点面异构遥感数据反演乔木可燃物载量的方法是由孔雷;刘雨婷;朱文昭;高飞;吴落军;李陆勋;叶江霞;刘朝海;李正会;李娜娜;聂靖;王雷光;余敏设计研发完成，并于2026-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合点面异构遥感数据反演乔木可燃物载量的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及森林防火监测技术领域，公开一种融合点面异构遥感数据反演乔木可燃物载量的方法，具体步骤为：先获取多源遥感数据与地面数据，经相关性分析筛选特征通道；影像A通过嵌入层下采样、归一化映射至D维向量空间，再经斑块合并、下采样与归一化后输入递归门控卷积模块，特征经三阶段循环计算，解码器阶段上采样并拼接特征，同时用交叉熵损失函数收敛模型；影像B经相同基础处理，引入SW‑MSA模块增强像素交互，最终融合双源预测结果。本发明可处理多源异质遥感数据，适配点面数据融合特点，能实现复杂地形下不同空间尺度乔木可燃物载量的全面反演。

本发明授权一种融合点面异构遥感数据反演乔木可燃物载量的方法在权利要求书中公布了：1.一种融合点面异构遥感数据反演乔木可燃物载量的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据获取与特征筛选：获取用于反演乔木可燃物载量的多源遥感数据以及用于反演乔木可燃物载量的地面数据，并利用相关性分析筛选特征通道； S2、影像归一化映射处理：在S1步骤中，ImagesA通过嵌入层，经过所述嵌入层内的下采样和图像归一化处理，将影像Xi映射到D维的向量空间； S3、斑块合并处理：将S2步骤中的遥感影像特征拼接、图像归一化和线性层部分进行斑块合并处理； S4、特征预处理与模块输入：将S3步骤中的输出的特征进行下采样和图像归一化处理，然后进入递归门控卷积模块； S5、多阶段特征循环计算：将S4步骤中的输出的特征重复三阶段计算，Block共循环2次； S6、上采样与特征拼接：在解码器阶段中，将第四阶段输出的特征做上采样，然后与stage3输出的结果进行拼接； S7、损失计算与模型收敛：利用交叉熵损失函数估量模型预测值与真实值之间差异以收敛模型训练； S8、双源特征增强与融合：对ImagesB采用与ImagesA相同的基础处理流程，同时引入SW-MSA模块增强面数据像素交互，最终融合两者预测结果； 所述在S1步骤中，多源遥感数据包括面遥感数据和点数据，整幅原始影像分成ImagesA和ImagesB，其中ImagesA包括了面数据和点数据，ImagesB仅包括了面数据，二者在面图层像素级不存在空间重叠； 所述S2步骤中，首先，在影像嵌入高维度后，对输入影像的所有像素进行图像归一化处理； 其次，进入窗口分割模块，将输入特征划分大小为的小块影像，确定注意力机制运行范围，输出特征进入窗口注意力模块，使用可训练的权重矩阵、和生成对应的查询矩阵Q、键矩阵K和值矩阵V，计算窗口多头注意力，并做残差连接； 最后，然后经过图像归一化和多层感知器，并做残差连接，Block共循环2次。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西南林业大学，其通讯地址为：650000 云南省昆明市白龙寺300号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。